Latent gammaherpesvirus infection licenses age-associated B cells for pathogenicity during EAE and MS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Epstein-Barr virus (EBV) has long been implicated in multiple sclerosis (MS), though its mechanism of contribution remains unknown. Age-associated B cells (ABCs) are known to expand and persist following viral infection and are increased in MS patients. We hypothesize that EBV infection expands the number of ABCs and skews the population towards a Th1 inflammatory phenotype, leading them to function pathogenically in MS. To explore how the EBV-primed ABC population contributes to MS we have utilized the in vivo models of EBV, gammaherpesvirus 68 (gHV68), and MS, and MOG35–55 experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE). We observe that ABCs display distinct phenotypes during gHV68 infection and EAE: ABCs secrete anti-viral IFNg during gHV68 infection and IL10 during EAE. Intriguingly, latent gHV68 infection prior to EAE results in a heterogeneous ABC phenotype, with IL10 and IFNg-secreting subsets. As IFNg is pathogenic during EAE and MS, and IL10 is protective, the gHV68-EAE ABCs display a more pathogenic phenotype compared to EAE alone, corresponding to the enhanced clinical course during gHV68-EAE. Knocking out ABCs results in an amelioration of disease in gHV68-EAE, but not EAE alone, further substantiating that gHV68 infection drives ABCs towards pathogenicity. In MS patients we observe an increased number and altered inflammatory phenotype of circulating ABCs compared to age and sex-matched healthy controls. These findings indicate that gHV68 and EBV prime ABCs to contribute pathogenically during EAE and MS and suggest that ABCs may be a therapeutic target.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».